位於三創後方的戶外廣場，這幾年來受到眾多品牌矚目，常態性舉辦針對玩家或消費者的新品體驗活動，尤其在假日期間能見度更高。
Intel自8月14日至9月10日為期4周，於三創生活園區戶外廣場舉辦Intel Gamer Days結合AI PC多重體驗館，適逢炎熱夏季，這次選用玻璃屋搭配空調，讓現場體驗環境更加舒適。
本次共有3大主題體驗區，除了首度規劃AI PC與AI Agent兩個新區域之外，再加上玩家較為熟悉的Gaming Zone。
星期一, 8月 17, 2026
2026 Intel Gamer Days三創：AI PC、AI Agent與Gaming體驗分享
60秒快速帶看Intel Gamer Days三大體驗區：
位於三創後方的戶外廣場，這幾年來受到眾多品牌矚目，常態性舉辦針對玩家或消費者的新品體驗活動，尤其在假日期間能見度更高。
Intel自8月14日至9月10日為期4周，於三創生活園區戶外廣場舉辦Intel Gamer Days結合AI PC多重體驗館，適逢炎熱夏季，這次選用玻璃屋搭配空調，讓現場體驗環境更加舒適。
本次共有3大主題體驗區，除了首度規劃AI PC與AI Agent兩個新區域之外，再加上玩家較為熟悉的Gaming Zone。
位於三創後方的戶外廣場，這幾年來受到眾多品牌矚目，常態性舉辦針對玩家或消費者的新品體驗活動，尤其在假日期間能見度更高。
Intel自8月14日至9月10日為期4周，於三創生活園區戶外廣場舉辦Intel Gamer Days結合AI PC多重體驗館，適逢炎熱夏季，這次選用玻璃屋搭配空調，讓現場體驗環境更加舒適。
本次共有3大主題體驗區，除了首度規劃AI PC與AI Agent兩個新區域之外，再加上玩家較為熟悉的Gaming Zone。
星期五, 7月 31, 2026
最平價32GB顯卡：Intel Arc Pro B70開箱與OpenClaw龍蝦使用心得
影片動態呈現B70本地端龍蝦的實際操作與體驗，能更快速了解本文全貌：
今年初身邊已有朋友提及幾次「養龍蝦」，也就是OpenClaw執行AI Agent，到了五六月時相關討論更是熱烈；特別是在Computex 2026現場，Claw相關技術展示與龍蝦娃娃的能見度極高，足見代理式AI已成為今年電腦界的熱門話題。
不過若想在本地端養龍蝦並實現免付費Token，擁有一張32GB VRAM的顯示卡，可說是載入具備實用推理能力模型的入門配置。
回顧2022年Intel重返GPU市場，首先推出以Arc為名的A系列遊戲顯示卡；接著在2024年更新二代B系列，初期仍鎖定遊戲市場，推出B570 10G與B580 12G。
而專為工作站打造的Arc Pro系列，繼去年Computex發表B50 16G與B60 24GB後，今年3月發布搭載32GB大容量VRAM的高階型號B65與B70。
本篇主角Arc Pro B70外型屬於雙槽中尺寸顯示卡，實際測量長寬高分別為265 x 98 x 39mm(不含金手指與IO擋板)，重量約1028公克。
GPU代號Battlemage，採用Xe2架構與PCIe 5.0 x16介面；內建32個Xe-core，基礎時脈2280MHz，動態時脈最高可達2800MHz。
記憶體配置32GB 256Bit GDDR6、頻寬達608 GB/s、TBP功耗為230W。
其他規格包含Render Slice單位8、光線追蹤單元為32、Intel XMX引擎與Xe向量引擎皆為256、GPU TFLOPS (FP32)為22.94、GPU峰值TOPS (Int8)為367。
支援SR-IOV、Intel XeSS 2與Intel Extension for PyTorch技術。
右方為渦輪鼓風扇與8Pin電源輸入。
相較於B50 16GB，B70 32GB在大多數硬體規格上皆提升至2倍，最大特色在於VRAM容量同樣翻倍達到32GB，記憶體頻寬更由224 GB/s大幅提升至608 GB/s。
B70定位於專業工作站與AI加速領域，也是目前當地消費市場中，入手門檻最低的32GB顯示卡。
背面採用金屬材質搭配品牌代表藍色為主色調，標示intel ARC PRO B70，右側設計有散熱透氣孔。
API支援DirectX 12 Ultimate、oneAPI、OpenCL 3.0、OpenGL 4.6、OpenVINO、Vulkan 1.3。
媒體配置檔支援HDR10、HDR10+ GAMING、Dolby Vision，硬體編碼與解碼支援AV1、H.265、H.264、VP9格式。
ARC PRO驅動程式通過ISV認證，強調能確保一般AI、設計、工程、建築和製造軟體的效能可靠而精確。
IO輸出配置4個DisplayPort 2.1並支援UHBR 13.5規格，單螢幕最高可輸出7680×4320@120Hz。
測試平台：
CPU: Intel Core Ultra 7 270K Plus
MB: Z890 AORUS ELITE WIFI7 ICE
DRAM: T-FORCE XTREEM DDR5 8200 24GBX2
VGA: Intel Arc Pro B70 32GB
SSD: XPG GAMMIX S70 BLADE 1TB
POWER: InWin PII SERIES P130II
Cooler: Thermalright Frost Commander 140
Case：InWin Shift E-ATX Chassis
OS: Windows 11更新至2025H2 26200 / 電源模式平衡
* 效能分數表現會因使用情境、配置及其他因素而異，僅供參考。
進行AI Agent代理式功能，本篇使用OpenClaw(俗稱龍蝦)，也是今年上半年相當熱門的話題。這類工具不同於以往AI單純一問一答的模式，能依照指令執行各項任務。
近期也有不少具備類似功能的Agent工具，雖然可連接的模型與功能有所重疊，但在操作方式、工具整合、部署環境與任務流程上仍有差異，可依自身需求與喜好選擇。
眾所周知，AI除了藉由雲端大模型運算之外，近年開始標榜邊緣運算或俗稱本機地端的電腦出現率也漸漸提升。
加上近年模型更新速度比前幾年更快，而模型就如同AI執行任務的大腦；若地端運算要開始接觸推論能力較強、約20~30B的大模型，32GB VRAM會是較實用的入門配置。
接著是安裝OpenClaw與Ollama，網路上有不少快速安裝教學，不至於太複雜，主要在於過程中要選擇的項目比較多，第一次安裝需要思考一下。
若有連網使用所產生的資安疑慮，網路上普遍建議安裝在VM上較佳。
每種模型所需的VRAM容量與專長皆不同，也等同於AI的大腦，熱門模型有數款可以選擇，32GB通常安裝20~30B，如Gemma 4 26B / 31B、Qwen3-32B。
本篇安裝今年Google推出的Gemma 4 31B Q4_K_M，並先下指令做模型簡單測試。
過程中也有用過Gemma 4 26B，生成速度明顯快許多，不過有時會出現模稜兩可或內容明顯較為簡易的情況，在體驗到用速度換智商的效果後，毅然決然地將模型換了回來。
透過PowerShell指令開啟OpenClaw Gateway Start，之後輸入OpenClaw Dashboard開啟儀表板。
接著在聊天頁面下指令測試，讓OpenClaw簡單生成一段對模型的讚美並自行建立檔案。
Agentic AI能夠綁定通訊軟體，透過遠端來下指令，這裡使用Telegram。
先去@BotFather申請API Token，再去@userinfobot複製ID，最後在OpenClaw輸入完成Channel設定。
接著是個人的使用體驗部分，以B70硬體架構搭配31B模型，藉由本地端運算任務，列入所需Token與時間，畢竟若用雲端運算要額外花Token費用。
首先是安排時程回報天氣概況，下達指令後，龍蝦開始運作並回覆預定好的時間提醒，待時間到將自動執行排程任務並回報。
剛開始進行相同的任務時，容易碰到執行時間較久、偶爾卡在某個環節逾時(Timeout)、提供內容不夠精確或資訊太少等狀況。
加上指令用詞是否明確也相當重要，藉由提示詞優化與上下文記憶，有機會生成更詳細的答覆。
Dashboard內使用情況頁面，看觀察當下工作階段的吞吐量Tok/Min，這部分主要依任務複雜度與顯示卡規格而有所變化。
點開工作階段頁面，看到右方持續時間15m17s，代表輸入指令讓龍蝦接收、預定時間執行，直到完成任務的總時長，並非單指GPU運作執行的時間。
這種排程功能相當實用，例如白天外出忙碌時想了解傍晚回程的天候，就能趁空檔透過Telegram下達指令，讓龍蝦上網搜尋資料，收集指定時段、區域資訊與外出注意事項並自動回報。
若出門在外剛好需要取用桌機內的檔案，透過Telegram遙控OpenClaw將檔案傳回手機相當方便。
指令設定為搜尋桌面指定檔案，先移至龍蝦工作區資料夾再回傳至手機。
此時GPU全速運轉溫度約76度，佔用VRAM約27.7GB。
左方工作區資料夾與右方Telegram皆順利出現指定的測試檔案。
雖然介面下方顯示failed訊息，但這僅代表AI在嘗試多種傳送方式時，可能其中有部分途徑失敗，最終任務依然成功執行。
此外，雖然系統支援直接由桌面將檔案傳送至Telegram，但這需要額外開啟相關權限。基於資安考量，先將檔案移至權限較高的工作區資料夾，再傳送至雲端，會是相對安全的作法。
傳送檔案的任務相對單純，不像上網搜尋資訊並彙整摘要那般繁複。
此項任務消耗的Token量僅71.6K，從接收指令至執行完畢耗時2m38s，整體處理速度明顯快上許多。
執行搬移檔案並回傳至手機的任務時，吞吐量約為27.2 Tok/Min。
股市投資為近期熱門話題，使用者可透過AI排程功能，設定在個人空檔時間接收資訊。例如安排在白天自動查詢特定美股前一晚的收盤價、交易量與相關新聞摘要。
進入工作區頁面，即可確認剛下達的代理任務已成功加入排程。
到達預定時間後，儀表板與Telegram皆會同步顯示查詢結果，系統更自動以表格形式對比兩檔股票的資訊，提升閱讀便利性。
觀察任務時間軸：11:07下達指令、11:09系統回覆預約完成、11:20自動執行，並於11:24回傳查詢任務完成。
此任務自預約完成起算，總耗時14分39秒，總計消耗72.3K Token量。
需要留意的是，資料抓取的完整度會受目標網站來源是否擋機器人瀏覽所影響，偶爾會出現資訊遺漏。
這類狀況在雲端大型模型上同樣常見，尤其在查詢「即時報價」時，AI較常抓取到過去的歷史價位。
AI代理也能協助照片分類，例如在此任務中，指令要求分析個人MSI筆電實測文章的資料夾，找出包含「產品外觀」的照片，並將其移入指定資料夾中。
執行此類視覺任務時，需要額外安裝擅長圖片辨識的小型模型LLaVa (Large Language and Vision Assistant)。
運作邏輯是由LLaVa先讀取並描述圖片內容，再將這些資訊傳達給主模型Gemma 4 31B進行分析與最終的歸類判斷。
分析完成後，系統會將辨識出的筆電外觀照片移入資料夾內。
由於AI推論具有一定的變動性，每次產生的結果可能略有差異，但也曾遇過經過多次反覆執行後，AI判斷準確度突然提升、分類極為完善的狀況。
在先前的測試中，編號06至09由於屬於筆電局部特寫的照片，AI有時會將其中一、兩張判定為「非筆電外觀」。
這顯示出下達的指令越精準越好，當遇到圖片內容過於局部或模稜兩可的狀況時，對AI而言通常較難做出準確的判斷。
此任務消耗的Token量高達280.9K，算是相當多，畢竟照片檔案本身較大，且數量多達42張，所需的處理時間與Token用量，非前面幾項單純查資料或傳送小檔案的任務所能比擬。
不過，為了避免超出VRAM的硬體限制與模型的上下文視窗(Context Window)，建議在執行此類任務時，適度控制單次處理的照片數量與檔案大小會是較為穩妥的作法。
另外想到，既然長年在進行硬體測試，如果能透過遠端遙控來跑測試軟體，應該會相當有趣。
思考過後，決定先從較單純的CPU-Z著手，利用事先寫好的Python腳本交由龍蝦來執行。
接著是透過指令執行CPU-Z的Benchmark測試，並要求在跑完測試後直接回傳數據截圖，讓使用者能第一時間在遠端看到結果。
觀察執行效率：12:02下達指令，12:05系統回傳已接收指令並開始執行，同一分鐘內(12:05)就回傳了CPU-Z的測試截圖，速度表現相當不錯。
收到這張截圖的當下其實有點開心，畢竟這是自己測試了20幾年來再熟悉不過的軟體畫面。
綜合前述OpenClaw搭配本地31B模型執行多項Agent任務時，在室溫約32度下，B70 GPU溫度約為74~80度，個人認為溫度表現相當不錯。
32GB大容量VRAM有利於在本地端載入較大型的文生圖模型，不過本篇並未另外安裝本地端文生圖模型。
依OpenClaw Dashboard紀錄，本次透過OpenClaw下達指令後，由Agent呼叫Google Gemini 3.1 Flash雲端服務進行圖片生成，再將結果回傳。
實際生成的畫面效果相當不錯，雖然部分細節比例仍有不夠精準之處，但整體品質已具備相當水準。
從下達指令到圖片回傳共耗時2m34s，OpenClaw工作階段記錄此次代理任務使用56.5K Token。
接著設定的主題為一群人在山上看風景，內容包含大人、小孩與動物，並要求系統分別生成卡通、油畫與像素三種風格的圖片。
系統在5至8分鐘內，分批回傳這三張圖片。
從下達指令到三張圖片全部回傳，完整流程共耗時8m37s，OpenClaw工作階段記錄此次代理任務使用123.1K Token；左上角則顯示單日所有任務累積至當下，總計約使用1.5M Token。
首先是卡通風
油畫風
像素風
三張圖片各自呈現出截然不同的視覺風格。
先前手邊多款顯示卡大多為16GB版本，過去若想在消費級主機板上透過多卡組合來擴充VRAM，往往只有第一根插槽能維持PCIe x16，第二根插槽降至x8頻寬後，容易面臨無法發揮完整算力的瓶頸；若要徹底解決此問題，只能升級至Server伺服器級平台，但這將導致整體建置成本大幅攀升。
B70是目前當地工作站與消費級顯示卡市場中，入手門檻最低且具備單卡32GB VRAM的型號；搭配僅佔用雙槽的體積、全速運算功耗最高230W且發熱量不高，相當適合用於高密度平台進行多卡串聯。
雖然在GPU運算生態系上未來仍有進一步優化的空間，但Arc系列GPU自2022年問世以來，透過Intel驅動團隊長期且持續地更新優化，確實展現出「戰未來」不只是一句口號。
剛好前幾天Arc Pro發布了新版8805版驅動程式，官方發布說明中提及B70在SPECviewperf 15.0.1測試中，1080p解析度下平均效能提升約15%。這邊直接實測並對比上一版8804驅動；在專業工作站軟體的效能表現上：1080p解析度得分由70.44提升至80.66(成長約14.5%)；4K解析度得分則由34提升至40.25(成長約18.3%)，實際效能增幅相當顯著。
具備單卡32GB的硬體條件後，便著手從零開始養本地端龍蝦。剛開始只能執行簡單任務，過程中邊摸索著設定目標，並調整相應的權限。而權限設定也攸關常用的Tools是否開啟，以及提供何種執行途徑，這直接影響了龍蝦能發揮到什麼程度，以及各項Skills能否順利運作。
隨著指令一步一步進階，從定時排程、天氣預報、股市資訊摘要，一路延伸到搬移檔案、照片分類，甚至是執行測試軟體並回傳成果，看著自己養的小龍蝦逐漸成長，猶如從1歲長大到5歲。
AI Agent與這幾年常見的雲端AI聊天機器人有著顯著不同，它能根據需求自主執行任務並由通訊軟體回報，是相當新奇的科技體驗；雖然目前仍受限於硬體與軟體能力，但相信未來持續進化後，必定會有更廣泛的應用層面。
個人認為，本地端模型是在為未來的機器人大腦鋪路，加上許多品牌持續更新模型，整體技術發展顯然會越來越進步。
另一方面，連結雲端大模型的優點是能處理的事項較多且速度較快，缺點則是需付費購買API Token，同時也有較高的資安疑慮；若單靠地端電腦運作，雖然會受限於硬體規格與可用模型大小，且需要花較多時間研究API與功能設定，但相對省錢且較安全。
因此，將較複雜的事項交給雲端，較簡單或私密的事項交給地端，「雲端+地端」的結合會是取得平衡的好方式。
近期還會持續用B70養龍蝦，若有其他使用經驗或應用也歡迎留言討論，感謝收看😊
今年初身邊已有朋友提及幾次「養龍蝦」，也就是OpenClaw執行AI Agent，到了五六月時相關討論更是熱烈；特別是在Computex 2026現場，Claw相關技術展示與龍蝦娃娃的能見度極高，足見代理式AI已成為今年電腦界的熱門話題。
不過若想在本地端養龍蝦並實現免付費Token，擁有一張32GB VRAM的顯示卡，可說是載入具備實用推理能力模型的入門配置。
回顧2022年Intel重返GPU市場，首先推出以Arc為名的A系列遊戲顯示卡；接著在2024年更新二代B系列，初期仍鎖定遊戲市場，推出B570 10G與B580 12G。
而專為工作站打造的Arc Pro系列，繼去年Computex發表B50 16G與B60 24GB後，今年3月發布搭載32GB大容量VRAM的高階型號B65與B70。
本篇主角Arc Pro B70外型屬於雙槽中尺寸顯示卡，實際測量長寬高分別為265 x 98 x 39mm(不含金手指與IO擋板)，重量約1028公克。
GPU代號Battlemage，採用Xe2架構與PCIe 5.0 x16介面；內建32個Xe-core，基礎時脈2280MHz，動態時脈最高可達2800MHz。
記憶體配置32GB 256Bit GDDR6、頻寬達608 GB/s、TBP功耗為230W。
其他規格包含Render Slice單位8、光線追蹤單元為32、Intel XMX引擎與Xe向量引擎皆為256、GPU TFLOPS (FP32)為22.94、GPU峰值TOPS (Int8)為367。
支援SR-IOV、Intel XeSS 2與Intel Extension for PyTorch技術。
右方為渦輪鼓風扇與8Pin電源輸入。
相較於B50 16GB，B70 32GB在大多數硬體規格上皆提升至2倍，最大特色在於VRAM容量同樣翻倍達到32GB，記憶體頻寬更由224 GB/s大幅提升至608 GB/s。
B70定位於專業工作站與AI加速領域，也是目前當地消費市場中，入手門檻最低的32GB顯示卡。
背面採用金屬材質搭配品牌代表藍色為主色調，標示intel ARC PRO B70，右側設計有散熱透氣孔。
API支援DirectX 12 Ultimate、oneAPI、OpenCL 3.0、OpenGL 4.6、OpenVINO、Vulkan 1.3。
媒體配置檔支援HDR10、HDR10+ GAMING、Dolby Vision，硬體編碼與解碼支援AV1、H.265、H.264、VP9格式。
ARC PRO驅動程式通過ISV認證，強調能確保一般AI、設計、工程、建築和製造軟體的效能可靠而精確。
IO輸出配置4個DisplayPort 2.1並支援UHBR 13.5規格，單螢幕最高可輸出7680×4320@120Hz。
測試平台：
CPU: Intel Core Ultra 7 270K Plus
MB: Z890 AORUS ELITE WIFI7 ICE
DRAM: T-FORCE XTREEM DDR5 8200 24GBX2
VGA: Intel Arc Pro B70 32GB
SSD: XPG GAMMIX S70 BLADE 1TB
POWER: InWin PII SERIES P130II
Cooler: Thermalright Frost Commander 140
Case：InWin Shift E-ATX Chassis
OS: Windows 11更新至2025H2 26200 / 電源模式平衡
* 效能分數表現會因使用情境、配置及其他因素而異，僅供參考。
進行AI Agent代理式功能，本篇使用OpenClaw(俗稱龍蝦)，也是今年上半年相當熱門的話題。這類工具不同於以往AI單純一問一答的模式，能依照指令執行各項任務。
近期也有不少具備類似功能的Agent工具，雖然可連接的模型與功能有所重疊，但在操作方式、工具整合、部署環境與任務流程上仍有差異，可依自身需求與喜好選擇。
眾所周知，AI除了藉由雲端大模型運算之外，近年開始標榜邊緣運算或俗稱本機地端的電腦出現率也漸漸提升。
加上近年模型更新速度比前幾年更快，而模型就如同AI執行任務的大腦；若地端運算要開始接觸推論能力較強、約20~30B的大模型，32GB VRAM會是較實用的入門配置。
接著是安裝OpenClaw與Ollama，網路上有不少快速安裝教學，不至於太複雜，主要在於過程中要選擇的項目比較多，第一次安裝需要思考一下。
若有連網使用所產生的資安疑慮，網路上普遍建議安裝在VM上較佳。
每種模型所需的VRAM容量與專長皆不同，也等同於AI的大腦，熱門模型有數款可以選擇，32GB通常安裝20~30B，如Gemma 4 26B / 31B、Qwen3-32B。
本篇安裝今年Google推出的Gemma 4 31B Q4_K_M，並先下指令做模型簡單測試。
過程中也有用過Gemma 4 26B，生成速度明顯快許多，不過有時會出現模稜兩可或內容明顯較為簡易的情況，在體驗到用速度換智商的效果後，毅然決然地將模型換了回來。
透過PowerShell指令開啟OpenClaw Gateway Start，之後輸入OpenClaw Dashboard開啟儀表板。
接著在聊天頁面下指令測試，讓OpenClaw簡單生成一段對模型的讚美並自行建立檔案。
Agentic AI能夠綁定通訊軟體，透過遠端來下指令，這裡使用Telegram。
先去@BotFather申請API Token，再去@userinfobot複製ID，最後在OpenClaw輸入完成Channel設定。
接著是個人的使用體驗部分，以B70硬體架構搭配31B模型，藉由本地端運算任務，列入所需Token與時間，畢竟若用雲端運算要額外花Token費用。
首先是安排時程回報天氣概況，下達指令後，龍蝦開始運作並回覆預定好的時間提醒，待時間到將自動執行排程任務並回報。
剛開始進行相同的任務時，容易碰到執行時間較久、偶爾卡在某個環節逾時(Timeout)、提供內容不夠精確或資訊太少等狀況。
加上指令用詞是否明確也相當重要，藉由提示詞優化與上下文記憶，有機會生成更詳細的答覆。
Dashboard內使用情況頁面，看觀察當下工作階段的吞吐量Tok/Min，這部分主要依任務複雜度與顯示卡規格而有所變化。
點開工作階段頁面，看到右方持續時間15m17s，代表輸入指令讓龍蝦接收、預定時間執行，直到完成任務的總時長，並非單指GPU運作執行的時間。
這種排程功能相當實用，例如白天外出忙碌時想了解傍晚回程的天候，就能趁空檔透過Telegram下達指令，讓龍蝦上網搜尋資料，收集指定時段、區域資訊與外出注意事項並自動回報。
若出門在外剛好需要取用桌機內的檔案，透過Telegram遙控OpenClaw將檔案傳回手機相當方便。
指令設定為搜尋桌面指定檔案，先移至龍蝦工作區資料夾再回傳至手機。
此時GPU全速運轉溫度約76度，佔用VRAM約27.7GB。
左方工作區資料夾與右方Telegram皆順利出現指定的測試檔案。
雖然介面下方顯示failed訊息，但這僅代表AI在嘗試多種傳送方式時，可能其中有部分途徑失敗，最終任務依然成功執行。
此外，雖然系統支援直接由桌面將檔案傳送至Telegram，但這需要額外開啟相關權限。基於資安考量，先將檔案移至權限較高的工作區資料夾，再傳送至雲端，會是相對安全的作法。
傳送檔案的任務相對單純，不像上網搜尋資訊並彙整摘要那般繁複。
此項任務消耗的Token量僅71.6K，從接收指令至執行完畢耗時2m38s，整體處理速度明顯快上許多。
執行搬移檔案並回傳至手機的任務時，吞吐量約為27.2 Tok/Min。
股市投資為近期熱門話題，使用者可透過AI排程功能，設定在個人空檔時間接收資訊。例如安排在白天自動查詢特定美股前一晚的收盤價、交易量與相關新聞摘要。
進入工作區頁面，即可確認剛下達的代理任務已成功加入排程。
到達預定時間後，儀表板與Telegram皆會同步顯示查詢結果，系統更自動以表格形式對比兩檔股票的資訊，提升閱讀便利性。
觀察任務時間軸：11:07下達指令、11:09系統回覆預約完成、11:20自動執行，並於11:24回傳查詢任務完成。
此任務自預約完成起算，總耗時14分39秒，總計消耗72.3K Token量。
需要留意的是，資料抓取的完整度會受目標網站來源是否擋機器人瀏覽所影響，偶爾會出現資訊遺漏。
這類狀況在雲端大型模型上同樣常見，尤其在查詢「即時報價」時，AI較常抓取到過去的歷史價位。
AI代理也能協助照片分類，例如在此任務中，指令要求分析個人MSI筆電實測文章的資料夾，找出包含「產品外觀」的照片，並將其移入指定資料夾中。
執行此類視覺任務時，需要額外安裝擅長圖片辨識的小型模型LLaVa (Large Language and Vision Assistant)。
運作邏輯是由LLaVa先讀取並描述圖片內容，再將這些資訊傳達給主模型Gemma 4 31B進行分析與最終的歸類判斷。
分析完成後，系統會將辨識出的筆電外觀照片移入資料夾內。
由於AI推論具有一定的變動性，每次產生的結果可能略有差異，但也曾遇過經過多次反覆執行後，AI判斷準確度突然提升、分類極為完善的狀況。
在先前的測試中，編號06至09由於屬於筆電局部特寫的照片，AI有時會將其中一、兩張判定為「非筆電外觀」。
這顯示出下達的指令越精準越好，當遇到圖片內容過於局部或模稜兩可的狀況時，對AI而言通常較難做出準確的判斷。
此任務消耗的Token量高達280.9K，算是相當多，畢竟照片檔案本身較大，且數量多達42張，所需的處理時間與Token用量，非前面幾項單純查資料或傳送小檔案的任務所能比擬。
不過，為了避免超出VRAM的硬體限制與模型的上下文視窗(Context Window)，建議在執行此類任務時，適度控制單次處理的照片數量與檔案大小會是較為穩妥的作法。
另外想到，既然長年在進行硬體測試，如果能透過遠端遙控來跑測試軟體，應該會相當有趣。
思考過後，決定先從較單純的CPU-Z著手，利用事先寫好的Python腳本交由龍蝦來執行。
接著是透過指令執行CPU-Z的Benchmark測試，並要求在跑完測試後直接回傳數據截圖，讓使用者能第一時間在遠端看到結果。
觀察執行效率：12:02下達指令，12:05系統回傳已接收指令並開始執行，同一分鐘內(12:05)就回傳了CPU-Z的測試截圖，速度表現相當不錯。
收到這張截圖的當下其實有點開心，畢竟這是自己測試了20幾年來再熟悉不過的軟體畫面。
綜合前述OpenClaw搭配本地31B模型執行多項Agent任務時，在室溫約32度下，B70 GPU溫度約為74~80度，個人認為溫度表現相當不錯。
32GB大容量VRAM有利於在本地端載入較大型的文生圖模型，不過本篇並未另外安裝本地端文生圖模型。
依OpenClaw Dashboard紀錄，本次透過OpenClaw下達指令後，由Agent呼叫Google Gemini 3.1 Flash雲端服務進行圖片生成，再將結果回傳。
實際生成的畫面效果相當不錯，雖然部分細節比例仍有不夠精準之處，但整體品質已具備相當水準。
從下達指令到圖片回傳共耗時2m34s，OpenClaw工作階段記錄此次代理任務使用56.5K Token。
接著設定的主題為一群人在山上看風景，內容包含大人、小孩與動物，並要求系統分別生成卡通、油畫與像素三種風格的圖片。
系統在5至8分鐘內，分批回傳這三張圖片。
從下達指令到三張圖片全部回傳，完整流程共耗時8m37s，OpenClaw工作階段記錄此次代理任務使用123.1K Token；左上角則顯示單日所有任務累積至當下，總計約使用1.5M Token。
首先是卡通風
油畫風
像素風
三張圖片各自呈現出截然不同的視覺風格。
先前手邊多款顯示卡大多為16GB版本，過去若想在消費級主機板上透過多卡組合來擴充VRAM，往往只有第一根插槽能維持PCIe x16，第二根插槽降至x8頻寬後，容易面臨無法發揮完整算力的瓶頸；若要徹底解決此問題，只能升級至Server伺服器級平台，但這將導致整體建置成本大幅攀升。
B70是目前當地工作站與消費級顯示卡市場中，入手門檻最低且具備單卡32GB VRAM的型號；搭配僅佔用雙槽的體積、全速運算功耗最高230W且發熱量不高，相當適合用於高密度平台進行多卡串聯。
雖然在GPU運算生態系上未來仍有進一步優化的空間，但Arc系列GPU自2022年問世以來，透過Intel驅動團隊長期且持續地更新優化，確實展現出「戰未來」不只是一句口號。
剛好前幾天Arc Pro發布了新版8805版驅動程式，官方發布說明中提及B70在SPECviewperf 15.0.1測試中，1080p解析度下平均效能提升約15%。這邊直接實測並對比上一版8804驅動；在專業工作站軟體的效能表現上：1080p解析度得分由70.44提升至80.66(成長約14.5%)；4K解析度得分則由34提升至40.25(成長約18.3%)，實際效能增幅相當顯著。
具備單卡32GB的硬體條件後，便著手從零開始養本地端龍蝦。剛開始只能執行簡單任務，過程中邊摸索著設定目標，並調整相應的權限。而權限設定也攸關常用的Tools是否開啟，以及提供何種執行途徑，這直接影響了龍蝦能發揮到什麼程度，以及各項Skills能否順利運作。
隨著指令一步一步進階，從定時排程、天氣預報、股市資訊摘要，一路延伸到搬移檔案、照片分類，甚至是執行測試軟體並回傳成果，看著自己養的小龍蝦逐漸成長，猶如從1歲長大到5歲。
AI Agent與這幾年常見的雲端AI聊天機器人有著顯著不同，它能根據需求自主執行任務並由通訊軟體回報，是相當新奇的科技體驗；雖然目前仍受限於硬體與軟體能力，但相信未來持續進化後，必定會有更廣泛的應用層面。
個人認為，本地端模型是在為未來的機器人大腦鋪路，加上許多品牌持續更新模型，整體技術發展顯然會越來越進步。
另一方面，連結雲端大模型的優點是能處理的事項較多且速度較快，缺點則是需付費購買API Token，同時也有較高的資安疑慮；若單靠地端電腦運作，雖然會受限於硬體規格與可用模型大小，且需要花較多時間研究API與功能設定，但相對省錢且較安全。
因此，將較複雜的事項交給雲端，較簡單或私密的事項交給地端，「雲端+地端」的結合會是取得平衡的好方式。
近期還會持續用B70養龍蝦，若有其他使用經驗或應用也歡迎留言討論，感謝收看😊
星期一, 7月 20, 2026
MSI Claw 8 EX AI+ Launch Pack快速開箱搶鮮看
去年初MSI先推出搭載Intel Core Ultra 7 258V的Claw 8 AI+遊戲掌機，半年後再推出搭載AMD Ryzen Z2 Extreme的Claw A8，儼然成為2025年掌機市場極少見的雙主線品牌。
MSI於Computex 2026發布了跨世代新遊戲掌機Claw 8 EX AI+，搭載Intel Arc G3 Extreme。
這次Launch Pack版本，開箱後先進行外觀照片與影片拍攝，更新系統與安裝APP後開始測試，期待效能實測與遊戲表現分享😊
MSI於Computex 2026發布了跨世代新遊戲掌機Claw 8 EX AI+，搭載Intel Arc G3 Extreme。
這次Launch Pack版本，開箱後先進行外觀照片與影片拍攝，更新系統與安裝APP後開始測試，期待效能實測與遊戲表現分享😊
星期日, 7月 05, 2026
ASUS ZenBook Duo摺疊雙螢幕筆電搭載Intel X9 388H開箱實測
Intel前年9月在輕薄筆電市場推出代號Lunar Lake架構(簡稱LNL)，於今年CES發表新一代Panther Lake(簡稱PTL)，正式邁入第三代AI PC。
由於先前搭載LNL的輕薄筆電，在內顯效能、續航力皆比初代AI PC有明顯提升，今年導入2026目前最先進的18A製程，其規格與效能表現更讓人期待。
AI PC從前年推出後就一直是筆電市場上的熱門話題，主要配置在沒有搭配獨顯的輕薄筆電，而本篇ASUS ZenBook Duo正是搭載Core Ultra系列3最高階X9 388H的機種。
由於先前搭載LNL的輕薄筆電，在內顯效能、續航力皆比初代AI PC有明顯提升，今年導入2026目前最先進的18A製程，其規格與效能表現更讓人期待。
AI PC從前年推出後就一直是筆電市場上的熱門話題，主要配置在沒有搭配獨顯的輕薄筆電，而本篇ASUS ZenBook Duo正是搭載Core Ultra系列3最高階X9 388H的機種。
星期一, 6月 22, 2026
windwithme Computex 2026 AI Together New Product Highlights
Thinking back to 2004 when windwithme entered Computex to view the exhibition for the first time, I didn’t expect time to fly so fast, and quickly we have moved forward another year.
In contrast to a few years ago when the exhibition venue was still centered around gaming, stepping into the venue this year, what caught my eyes were far more server brands and the appearance of more server racks than in previous years, presenting a completely different exhibition scenery.
The exhibition this year is positioned as AI Together, which will undoubtedly showcase more brand-new products closely related to the AI industry.
topic of AI has become hotter and hotter in recent years.
Most brands continue to work hard to connect their new products with AI in terms of both hardware and software.
Before the exhibition, many brands had already held new product launch events first.
In addition, there were many technical activities such as KEYNOTEs and forums.
Because the times sometimes overlapped and I couldn’t cooperate, I only participated in part of the activities.
First, we come to MSI, which enters its 40th anniversary this year. Over the years, it has also been dedicated to the laptop market.
In addition to its rich product lines, its market visibility is getting higher and higher.
It showcases the latest 2026 Intel Panther Lake architecture gaming handheld, and its performance expression is full of buzz.
Claw 8 EX AI+ features a purple exterior design for the whole body, paired with an Intel Arc G3 Extreme CPU.
Its integrated graphics is the B390 composed of 12 groups of Xe-cores, claiming to have an average gaming performance higher than the previous generation by more than 40-something percent.
The exterior design on both sides makes the grip more ergonomic, paired with a new quick settings interface to further elevate the user experience.
In contrast to a few years ago when the exhibition venue was still centered around gaming, stepping into the venue this year, what caught my eyes were far more server brands and the appearance of more server racks than in previous years, presenting a completely different exhibition scenery.
The exhibition this year is positioned as AI Together, which will undoubtedly showcase more brand-new products closely related to the AI industry.
topic of AI has become hotter and hotter in recent years.
Most brands continue to work hard to connect their new products with AI in terms of both hardware and software.
Before the exhibition, many brands had already held new product launch events first.
In addition, there were many technical activities such as KEYNOTEs and forums.
Because the times sometimes overlapped and I couldn’t cooperate, I only participated in part of the activities.
First, we come to MSI, which enters its 40th anniversary this year. Over the years, it has also been dedicated to the laptop market.
In addition to its rich product lines, its market visibility is getting higher and higher.
It showcases the latest 2026 Intel Panther Lake architecture gaming handheld, and its performance expression is full of buzz.
Claw 8 EX AI+ features a purple exterior design for the whole body, paired with an Intel Arc G3 Extreme CPU.
Its integrated graphics is the B390 composed of 12 groups of Xe-cores, claiming to have an average gaming performance higher than the previous generation by more than 40-something percent.
The exterior design on both sides makes the grip more ergonomic, paired with a new quick settings interface to further elevate the user experience.
星期五, 6月 12, 2026
快速帶看InWin Computex 2026展區 Quick Highlights Walkthrough
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星期三, 6月 10, 2026
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